IT之家 10月19日の報道によると、単一原子を組み合わせてプロテインや核酸を生成する生成式人工知能システムRFdiffusion3が設計され、その詳細な設計案が正式に公開された。RFdiffusion3で新たに設計されたプロテインを用いることで、実際の化学反応において期待される機能を実現できる。
アメリカのワシントン大学、イギリスのオックスフォード大学、NVIDIAなどの機関で構成される国際共同研究チームが、単一原子をモデル化し、タンパク質や核酸を設計するためのシステムを構築した。この成果は、現地16日に国際学術誌『サイエンス』に掲載された。
IT之家によると、その研究チームは2025年12月3日にRFdiffusion3をオープンソースとして公開した。『サイエンス』誌に掲載された論文では、RFdiffusion3の設計原理が詳細に説明されている。
人工知能に基づくタンパク質研究は、既存のタンパク質の三次元構造を予測することから、目標となる構造と機能を持つ新しいタンパク質を設計することへと進展している。
ワシントン大学の教授であるデイビッド・ベーカーは、このRFdiffusion3研究のコミュニケーション著者です。彼はコンピュータを利用してタンパク質構造を予測する技術における貢献により、2024年のノーベル化学賞を受賞しました。ベーカーの代表的な業績の一つは、タンパク質構造予測の人工知能システムであるRosettaFoldの開発です。
RosettaFoldは、タンパク質を構成するアミノ酸間の空間関係を学習し、その情報を用いてタンパク質の三次元構造を予測する。2023年に発表されたRFdiffusion1と2025年に発表されたRFdiffusion2は、RosettaFoldが使用する構造予測ネットワークに基づいて開発されたものである。
RFdiffusionは拡散モデルを利用してアミノ酸の位置を決定し、それによってタンパク質設計を実現する。拡散モデルとは、既存データの分布パターンを学習し、新しいデータを生成する人工知能モデルの一種である。
RFdiffusion3は、別のタンパク質構造予測プログラムであるAlphaFold3のネットワークアーキテクチャを参考に開発されました。RFdiffusion3では、最大14個の原子を使用して単一のアミノ酸を表現でき、各原子の3次元座標を直接調整することで、新しいタンパク質構造を設計することができます。
研究チームはこのシステムを利用して、酵素の活性部位を正確に設計することができました。酵素は各種化学反応を触媒するタンパク質であり、生物体内の各種化学反応の反応速度を高める生物触媒です。
研究者は、反応に必要な原子の位置だけでなく、水素結合の形成条件や、特定の原子がタンパク質内での分布範囲も定義する。そうすることで、RFdiffusion3はすべての制約条件を満たすタンパク質構造を生成することができる。
研究者は既存の酵素の41個の活性部位を選び、その設計効果を比較した。その結果、37組のテストにおいて、RFdiffusion3の性能がRFdiffusion2よりも優れていることが分かった。RFdiffusion3が生成するタンパク質構造の速度は、RFdiffusion2の約10倍である。
RFdiffusion3が設計した酸素リン酸分解酵素とペプチド切断酵素は、実験において期待された化学反応を正常に進行しました。研究チームは、「将来的にはRFdiffusion3が各種生物分子設計や関連分野の応用に広く利用されるだろう」と述べています。
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